AWS выпустила Strands Agents SDK для революции в разработке AI-агентов

Упрощение разработки AI-агентов с помощью Strands SDK

Amazon Web Services (AWS) открыла исходный код Strands Agents SDK, чтобы сделать создание AI-агентов более доступным и гибким в различных сферах. SDK использует модельно-ориентированный подход, который скрывает большую часть сложности, связанной с построением, управлением и развертыванием интеллектуальных агентов. Это помогает разработчикам создавать автономные инструменты, способные планировать, рассуждать и взаимодействовать.

Основные компоненты агента Strands

AI-агент, построенный с помощью Strands, состоит из трёх ключевых элементов: модели, набора инструментов и промпта. Эти компоненты работают вместе, позволяя агенту выполнять задачи — от ответов на вопросы до организации рабочих процессов через итеративное рассуждение и выбор инструментов с использованием больших языковых моделей (LLM).

Модель: Strands поддерживает множество моделей, включая предложения Amazon Bedrock, такие как Claude и Titan, Anthropic, Meta Llama и другие через API, например LiteLLM. Также возможна локальная разработка моделей на платформах вроде Ollama, а также создание собственных поставщиков моделей.
Инструменты: Инструменты предоставляют внешние функции, которые модель может вызывать. В Strands есть более 20 готовых инструментов — от операций с файлами до вызовов API и интеграций сервисов AWS. Разработчики могут регистрировать собственные Python-функции с помощью декоратора @tool. Кроме того, поддерживаются тысячи серверов протокола Model Context Protocol (MCP) для динамического взаимодействия.
Промпт: Определяет задачу или цель агента, которую можно задавать пользователям или системно для общего контроля поведения.

Как работает цикл агента

Strands функционирует через итеративный цикл, в котором агент взаимодействует с моделью и инструментами до тех пор, пока не выполнит задачу, заданную промптом. На каждом шаге вызывается LLM с текущим контекстом и описанием инструментов. Модель может генерировать ответ, планировать несколько шагов, анализировать предыдущие действия или использовать инструменты.

Когда выбирается инструмент, Strands выполняет его и возвращает результат модели, продолжая цикл до получения итогового ответа. Этот механизм использует возможности современных LLM для рассуждений, планирования и адаптации.

Расширение возможностей агента через инструменты

Гибкость Strands SDK усиливается за счёт широкого набора инструментов. Некоторые из продвинутых типов инструментов:

Retrieve Tool: Интегрируется с базами знаний Amazon Bedrock для семантического поиска, позволяя моделям динамически получать документы или выбирать релевантные инструменты из тысяч по сходству эмбеддингов.
Thinking Tool: Побуждает модель к многошаговому аналитическому рассуждению, что поддерживает глубокое планирование и самоанализ.
Мультиагентные инструменты: Включают workflow, graph и swarm инструменты, которые позволяют координировать подагентов для сложных задач. Планируется поддержка протокола Agent2Agent (A2A) для улучшения взаимодействия между агентами.

Практическое применение и инфраструктура

Strands Agents SDK уже используется внутри AWS командами, такими как Amazon Q Developer, AWS Glue и VPC Reachability Analyzer, в производственных процессах. SDK поддерживает развертывание на локальных средах, AWS Lambda, Fargate и EC2.

Наблюдаемость агента обеспечивается через OpenTelemetry (OTEL), что позволяет детально отслеживать и диагностировать работу — важный аспект для систем промышленного уровня.